Paper Skygest: Personalized Academic Recommendations on Bluesky

我们构建、部署并评估了Paper Skygest——一个为用户在Bluesky平台及AT协议上由其社交网络发布的科研内容所定制的个性化社交信息流。我们利用了新兴去中心化社交媒体平台的一项新功能：任何人都可以为其他用户创建并部署信息流，这些信息流可像平台原生的信息流一样被直接使用。据我们所知，Paper Skygest是学术界首个且规模最大的持续运行的个性化社交媒体信息流，每周使用次数超过5万次，日活跃用户逾千人，所有用户均为自然增长而来。首先，我们对Paper Skygest的使用情况进行了定量与定性评估，结果表明该信息流具有稳定的用户使用率，并能满足用户需求；我们进一步发现，采用Paper Skygest会提升用户对科研相关帖子的互动行为，并分析了互动频率如何随帖子排序的变化而改变。其次，我们公开了全部代码，并详细说明了系统架构，以支持其他学者可持续地开发和部署类似的信息流。第三，我们概述了Paper Skygest这类定制化信息流在研究算法设计、增强用户自主权以及面向真实用户开展推荐系统实验（无需与中心化平台合作）方面的潜在价值。

论文试图解决如何在去中心化社交平台（如Bluesky和AT协议）上为学术用户构建可持续、个性化的科研内容社交信息流的问题。传统社交媒体的信息流由中心化平台控制，缺乏透明度和用户自主性，而现有系统很少支持研究人员基于自己的社交网络获取定制化科学内容。Paper Skygest探索了在新兴去中心化架构下构建第三方个性化推荐系统的可行性，这是一个相对较新的问题，尤其是在学术社群中的实际部署与评估方面尚属首次。

利用AT协议允许任何人构建并部署自定义信息流的特性，设计并持续运行一个名为Paper Skygest的个性化科研内容推荐系统，服务于用户的社交网络中发布的科学内容。其关键创新在于：由学术团队独立构建、长期部署、面向真实用户群体的去中心化推荐系统，并通过有机增长实现大规模使用；同时强调用户代理权（user agency）、算法透明性和研究可复现性，为学术界提供了一种无需依赖中心化平台即可进行推荐系统实验的新范式。

Paper Skygest已实现超过50,000次每周使用量，拥有1,000多名日活跃用户，全部为自然增长；论文进行了定量与定性结合的用户使用评估，证明系统提升了用户对科研内容的互动频率，并分析了推荐顺序对交互率的影响；作者开源了完整代码并详细描述系统架构，支持其他研究者复现和构建类似系统；该工作为未来在去中心化平台上开展推荐算法实验、用户行为研究和人机交互设计提供了基础设施和方法论基础。

1. "Recommender Systems in the Wild: Challenges and Opportunities for Decentralized Social Media" (2023) 2. "Algorithmic Pluralism: A Taxonomy of Recommendation Systems on Federated Platforms" (2024) 3. "Building User-Centric Feeds on the AT Protocol" – Bluesky Community Technical Report (2023) 4. "Personalization Without Centralization: Towards Ethical Recommender Systems" (ACM FAccT 2023)